Жетілдірілген ZeroOps үшін DSPy және LangChain көмегімен DevOps құбырларында агенттік AI-ды ұйымдастыру

Enhanced ZeroOps үшін DSPy және LangChain көмегімен DevOps құбырларында агенттік AI ұйымдастыру

Кіріспе

DevOps конвейерлерінде жасанды интеллект (AI) интеграциясы бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу, сынау және қолдану жолында төңкеріс жасады. Agentic AI, дербес шешім қабылдауға және әрекет етуге мүмкіндік беретін AI-ның ішкі жиынтығы DevOps процестерінің тиімділігі мен тиімділігін одан әрі арттыру мүмкіндігіне ие. Бұл мақалада DSPy және LangChain көмегімен DevOps конвейерлерінде агенттік AI ұйымдастыру тұжырымдамасын зерттейміз және ZeroOps-ке жетудегі осы тәсілдің артықшылықтарын талқылаймыз.

Agentic AI дегеніміз не?

Агенттік AI адамның араласуынсыз дербес шешім қабылдау және әрекеттерді орындау қабілеті бар АИ түріне жатады. Бұған машиналық оқытудың жетілдірілген алгоритмдерін, табиғи тілді өңдеуді және когнитивтік архитектураларды пайдалану арқылы қол жеткізіледі. Агенттік AI жүйелері тәжірибеден үйрене алады, жаңа жағдайларға бейімделеді және адамдармен табиғи және интуитивті түрде әрекеттесе алады.

ZeroOps дегеніміз не?

ZeroOps — бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуге, орналастыруға және техникалық қызмет көрсетуге адамның араласу қажеттілігін жоюға бағытталған DevOps философиясы. Бұған автоматтандыруды, оркестрлеуді және AI-ге негізделген шешім қабылдауды пайдалану арқылы қол жеткізіледі. ZeroOps ұйымдарға бағдарламалық жасақтаманы жылдамырақ, жоғары сапамен және төмен шығындармен орналастыруға мүмкіндік береді.

DevOps Pipelines жүйесінде агенттік AI ұйымдастыру

DevOps конвейерлерінде агенттік AI ұйымдастыру үшін бізге AI негізіндегі шешім қабылдау мен әрекет етуді құбырға біріктіру керек. Бұған AI басқаратын қолданбаларды құруға және орналастыруға арналған екі танымал шеңберлер DSPy және LangChain пайдалану арқылы қол жеткізуге болады.

DSPy

DSPy - бұл AI басқаратын қолданбаларды құруға және орналастыруға арналған Python негізі. Ол деректерді өңдеуге, машиналық оқытуға және табиғи тілді өңдеуге арналған құралдар мен кітапханалар жиынтығын ұсынады. DSPy LangChain және FastAPI сияқты танымал фреймворктермен үздіксіз жұмыс істеуге арналған.

LangChain

LangChain - бұл AI басқаратын қолданбаларды құруға және орналастыруға арналған Python негізі. Ол табиғи тілді өңдеуге, машиналық оқытуға және когнитивтік архитектураға арналған құралдар мен кітапханалар жиынтығын ұсынады. LangChain DSPy және FastAPI сияқты танымал фреймворктермен үздіксіз жұмыс істеуге арналған.

Техникалық енгізу

DSPy және LangChain көмегімен DevOps конвейерлерінде агенттік AI-ді ұйымдастырудың техникалық орындалуын көрсету үшін қарапайым мысалды қарастырайық. Біз DevOps конвейері арқылы веб-қосымшаны орналастыруды автоматтандыруды қалаймыз делік. Қолданба өнімділігі, пайдаланушы пікірі және жүйелік ресурстар сияқты факторларға негізделген оңтайлы орналастыру стратегиясын анықтайтын AI негізіндегі шешім қабылдау жүйесін құру үшін DSPy пайдалана аламыз.

dspy импорттау
langchain импорт LLM


def deployment_strategy(қолданбаның_өнімділігі, пайдаланушы_кері байланысы, жүйелік_ресурстар):
    # Деректерді өңдеу және шешім қабылдау үшін DSPy пайдаланыңыз
    деректер = dspy.Data(қолданбаның_өнімділігі, пайдаланушы_кері байланысы, жүйелік_ресурстар)
    шешім = dspy.DecisionMaker(деректер)
    
    # Орналастыру жоспарын жасау үшін LangChain пайдаланыңыз
    llm = LLM("text-davinci-003")
    plan = llm.generate_text(f"{app_performance} қолданбасын {user_feedback} және {system_resources} ресурстарымен қолдану")
    
    қайтару жоспары

# DevOps құбырын анықтаңыз
def құбыры(қолданбаның_өнімділігі, пайдаланушы_кері байланысы, жүйелік_ресурстар):
    # Құбырды реттеу үшін DSPy пайдаланыңыз
    құбыр жолы = dspy.Pipeline()
    pipeline.add_task(deployment_strategy, қолданба_өнімділігі, пайдаланушы_кері байланысы, жүйелік_ресурстар)
    pipeline.add_task(dspytasks.Deploy, жоспар)
    
    # Құбырды іске қосыңыз
    pipeline.run()

# Құбырды іске қосыңыз
құбыр(90, 4.5, 80)

Ең көп қолданылатын 5-10 пәрмендер/үзінділер

Міне, DSPy және LangChain үшін ең көп қолданылатын 5-10 командалар/үзінділер:

dspy.Data(): өңдеу және шешім қабылдау үшін деректер нысанын жасайды.
dspy.DecisionMaker(): Деректер мен контекст негізінде шешім қабылдайды.
LLM.generate_text(): енгізу сұраулары негізінде мәтін жасайды.
dspytasks.Deploy(): қолдану жоспарына негізделген қолданбаны орналастырады.
dspy.Pipeline(): DevOps құбырын реттейді.
pipeline.add_task(): құбырға тапсырма қосады.
pipeline.run(): құбырды іске қосады.
dspy.Data.process(): шешім қабылдау үшін деректерді өңдейді.
dspy.DecisionMaker.decide(): Деректер мен контекст негізінде шешім қабылдайды.
LLM.generate_text(prompt): енгізу сұраулары негізінде мәтін жасайды.

визуализация

Міне, Chart.js арқылы агенттік AI басқаратын DevOps құбырының визуализациясы:

{
  "түрі": "бар",
  «деректер»: {
    "labels": ["Деректерді өңдеу", "Шешім қабылдау", "Орналастыру"],
    "деректер жинағы": [
      {
        "label": "Агенттік AI",
        "деректер": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "опциялар": {
    «таразы»: {
      "yAxes": [
        {
          «кенелер»: {
            "beginAtZero": шын
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Бұл визуализация агенттік AI басқаратын DevOps құбырының үш кезеңін көрсетеді: деректерді өңдеу, шешім қабылдау және орналастыру.

Қорытынды

Бұл мақалада DSPy және LangChain көмегімен DevOps конвейерлерінде агенттік AI ұйымдастыру тұжырымдамасын зерттедік. Біз AI басқаратын шешім қабылдау жүйесін пайдалана отырып, веб-қосымшаны орналастыруды автоматтандырудың қарапайым мысалын көрсеттік. Біз сондай-ақ Chart.js арқылы агенттік AI басқаратын DevOps құбырының визуализациясын ұсындық. Агенттік AI-ны DevOps құбырларына біріктіру арқылы ұйымдар ZeroOps-ке қол жеткізе алады және бағдарламалық құралды жылдамырақ, жоғары сапамен және төмен шығындармен орналастырады.

Жетілдірілген ZeroOps үшін DSPy және LangChain көмегімен DevOps құбырларында агенттік AI-ды ұйымдастыру

Have Questions?